InnoDB表存储优化 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间.这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法. OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片.语句的执行效果会因表的不同而不同.过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢. InnoDB表,如果主键过长(长数据列做主键,或者多个列组合做主键)会浪费很多空间.同时,二级索引也包含主键.这种情况,可以考虑创建自增列作为主键,或…

最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道innodb存储引擎的处理方式: 1.一些知识点 1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant(Redundant 格式是为兼容之前版本而保留的) 两种格式来存放行记录数据,compact 和 redundant 合称为Antelop…

一. 两种存储引擎:MyISAM与InnoDB 区别与作用 1. count运算上的区别: 因为MyISAM缓存有表meta-data(行数等),因此在做COUNT(*)时对于一个结构很好的查询是不需要消耗多少资源的.而对于InnoDB来说,则没有这种缓存. 2. 是否支持事务和崩溃后的安全恢复: MyISAM 强调的是性能,每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快,但不提供事务支持.InnoDB 提供事务支持事务,外部键等高级数据库功能. 具有事务(commit).回滚(rollb…

Mysql优化(出自官方文档) - 第十篇(优化InnoDB表篇) 目录 Mysql优化(出自官方文档) - 第十篇(优化InnoDB表篇) 1 Optimizing Storage Layout for InnoDB Tables 2 Optimizing InnoDB Transaction Management 3 Optimizing InnoDB Transaction Management 4 Optimizing InnoDB Redo Logging 5 Bulk Data Lo…

数据库表设计这块学问比较多,我这里单从互联网角度出发同时结合Innodb的特性给出一些设计方法供大家参考.本文构建大概分两分部分:Innodb的特性及设计中如何利用这种特性. Innodb特性: Innodb是索引聚集表, 存储结构是BTREE Innodb的表的数据存储是有顺序的,默认是以主建排序,主建即是数据本身,不单独存放. 如果没有主建,Innodb以第一个唯一索引排序,如果连唯一索引也没,Innodb内部会产生一个6字节的字段排序(这个也是性能杀手,所以对这块如果不想花太多时间去想这个…

首先,介绍下关于InnoDB引擎存储格式的几个要点:1.InnoDB可以选择使用共享表空间或者是独立表空间方式,建议使用独立表空间,便于管理.维护.启用 innodb_file_per_table 选项,5.5以后可以在线动态修改生效,并且执行 ALTER TABLE xx ENGINE = InnoDB 将现有表转成独立表空间,早于5.5的版本,修改完这个选项后,需要重启才能生效:2.InnoDB的data page默认16KB,5.6版本以后,新增选项 innodb_page_size 可以…

建议参数: max_connections=800 key_buffer_size=512M query_cache_size=128M sort_buffer_size=64M table_open_cache=512 sort_buffer_size = 2M read_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 8M myisam_sort_buffer_size = 64M innodb_buffer_pool_size=10G innodb_flus…

介绍: InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合.Innodb 的创始人:Heikki…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…